論文の概要: Learning Multi-Stage Tasks with One Demonstration via Self-Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07447v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 20:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 05:19:44.603100
• Title: Learning Multi-Stage Tasks with One Demonstration via Self-Replay
• Title（参考訳）: 自己再生による複数段階タスクの学習
• Authors: Norman Di Palo and Edward Johns
• Abstract要約: 本研究では,1つの人間の実演から日常的な多段階課題を学習するための新しい手法を提案する。 提案手法は, 模擬学習を学習対象の到達段階としてモデル化し, 実証者の動作をオープンループで再現する。 本研究では,日常的なマルチステージタスクを実世界の実験で評価し,本手法が1つの実演から解けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.34061107793983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce a novel method to learn everyday-like multi-stage tasks from a single human demonstration, without requiring any prior object knowledge. Inspired by the recent Coarse-to-Fine Imitation Learning method, we model imitation learning as a learned object reaching phase followed by an open-loop replay of the demonstrator's actions. We build upon this for multi-stage tasks where, following the human demonstration, the robot can autonomously collect image data for the entire multi-stage task, by reaching the next object in the sequence and then replaying the demonstration, and then repeating in a loop for all stages of the task. We evaluate with real-world experiments on a set of everyday-like multi-stage tasks, which we show that our method can solve from a single demonstration. Videos and supplementary material can be found at https://www.robot-learning.uk/self-replay.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,事前のオブジェクト知識を必要とせず,人間の1つのデモンストレーションから日常的な多段階タスクを学習する新しい手法を提案する。 近年の細かな模倣学習法に触発されて,模倣学習を学習対象の到達段階としてモデル化し,実演者の行動のオープンループ再生を行った。 人間の実演の後、ロボットは次の物体に連続して到達し、デモを再生し、タスクのすべての段階に対してループを繰り返すことで、マルチステージタスク全体の画像データを自律的に収集することができる。 本研究では,日常的なマルチステージタスクを実世界の実験で評価し,本手法が1つの実演から解けることを示す。 ビデオと補足資料はhttps://www.robot-learning.uk/self-replayで見ることができる。

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